你今天的工作，或许并不是真正的工作
这句耸人听闻的言论出自奥特曼与Rowan Cheung最新的采访。
在这场长达 30 分钟的对谈里，除了自己对 AI 与工作的思考，奥特曼还分享了GPT-6 的进展、ChatGPT 是否会成为美国版微信、AGI 的设想变化、AI 未来的交互模式，以及自己被恶搞成 Sora 热梗的感受。
可以说，这次对话涵盖了从娱乐八卦到前沿科技的多重视角，既有趣味，也直指未来趋势。
经整理的访谈全文如下：
（注：为方便阅读，调整了部分语气词与铺垫）
DevDay 之后：最大亮点与产品布局
Q: Dev Day2025 里所有发布的内容——你最兴奋的部分是哪一个？
Sam Altman：我对所有的内容都很兴奋。把应用引入 ChatGPT 这件事，其实我很早就想做了。
但更让我兴奋的是听大家聊他们用 Agent Builder 做的各种东西。其实无论是 Agent Builder 还是 Agent Kit，里面都有很多让我想亲自去用的功能。不过，如果一定要我选一个，我觉得在 ChatGPT 里运行应用会是最棒的。
Rowan Cheung：每周活跃用户 8 亿人的 ChatGPT 已经成了新的分发平台。开发者和创业者该怎么利用 Apps SDK 在 ChatGPT 上构建应用呢？
Sam Altman：我觉得我们还需要经过一些迭代，才能真正弄清人们主要会怎么使用这些功能。比如，人们会习惯根据应用的名字来调用它们吗？还是他们更希望 ChatGPT 自己知道他们常用的是什么，并主动推荐？
我觉得未来开发者会摸索出一种新的分发机制，让这些应用被自然地用起来。不过这种事情总是这样：只有当你真的把它发布到世界上之后，才会被各种意外的使用方式所惊喜。
Rowan Cheung：我记得你们也发布了文档教开发者如何提高被推荐的几率？
Sam Altman：是的，不过还是得带上免责声明。全新产品变化很快，我们会在实践中一起学习。
Rowan Cheung：回到两年前的第一个 Dev Day，你们推出了 GPT Builder，那真的很棒。我记得自己也是最早公开搭建 GPT 的人之一。从那时到现在，你们在 Agent Builder 上取得了哪些突破？
Sam Altman：最大的变化是模型本身变得更强了。我回想起第一个 Dev Day，那时的模型能力和现在相比，差距非常大—— 22、23 个月的时间，模型能力已经进步得惊人。同时我们也学到了很多关于用户想要怎样构建这些 Agent 的东西。他们不仅希望在 ChatGPT 上构建，也希望能在其他平台上使用。让我印象最深的是，现在你可以非常轻松地搭建一个相当复杂的系统——用可视化界面、上传几个文件、授权访问数据源、告诉它你的需求，然后几分钟就能部署好。我昨天在彩排时第一次完整看这个过程，感到震撼。借助 Codex、Agent Ki 等工具快速开发令人印象深刻的软件，这种体验像是经历了一次"地壳变动"。
Rowan Cheung：现在在 Agent Builder 里基本可以零代码构建 agent，对吧？
Sam Altman：是的，不过如果你懂一点或很多代码，你能做更复杂的事情。但即便是普通的知识工作者，也可以开始构建 agent。可以说，这几乎是一场针对 Agent 的"零代码革命"。
Rowan Cheung：这对下一波创业者或开发者意味着什么？
Sam Altman：这是我一直在思考的问题。我昨天在后台看 Romain 的演示，心想——如果是一年前做，这些东西要花多长时间啊？而现在几乎可以实时完成，我甚至觉得自己的创意都跟不上它的速度了。我不完全知道这会带来什么改变，但可以肯定的是——世界上将被编写的软件数量会大幅增加，测试和改进创意所需的时间会大幅下降。你可以尝试更多想法，更快找到好点子，但具体还会改变什么，我还没完全搞明白。
距离第一家十亿级纯血 Agent 公司还有多久 ?
Q：第一家由 Agent 运营的十亿美元公司什么时候诞生，Agent Builder 能达到那种自主水平了吗？
Sam Altman：还没呢。以前我们有个小打赌池，预测第一家单人十亿美元公司会什么时候出现。虽然现在还没正式设立，但有很多猜测——比如第一家"零人公司"。
Rowan Cheung：几个月？几年？
Sam Altman：我预期是几年。但现在我们甚至可以可信地谈论——你输入一个 prompt 到聊天机器人，它就能运行。这本身就非常不可思议。
Rowan Cheung：不过我们看到的一些 agent 产品，还需要大量人工监督和反馈。什么时候才能实现 agent 连续一周无需反馈就能工作？
Sam Altman：我觉得 Codex 距离能完成一周工作并不远。虽然不一定是 2025 年能实现，但今天我和一些人聊时，他们都说——现在它已经能完成整天任务了，太快了。我很少觉得 AI 的进步让我晕头转向，但观察 Codex 能完成任务的时间延长速度，这次确实让我震撼。可以预期，一周级任务也不会太远了。
Rowan Cheung：技术瓶颈在哪？
Sam Altman：更智能的模型、更长的上下文、更好的记忆能力。
Rowan Cheung：所以你们有 agent，各种模型升级，Codex，还能用 API。回想一下，如果把 20 岁刚从斯坦福退学的年轻人带到现在、给他你现在掌握的所有知识，你会让他建什么？又不会建什么？
Sam Altman 我前几天也在想这个问题。我很羡慕现在这一代 20 岁的退学生，因为能构建的东西太多了，机会空间极其广阔。过去几年我几乎没有完整的心智空间去认真思考自己会做什么。但我知道，有很多很酷的东西可以做。今天和大家聊这些项目，真的很让人兴奋。
Rowan Cheung：我最近一直在思考这个问题，也想了很多其他开发者可能也在思考——现在你能做的事情太多了。在构建这些产品时，你有没有什么建议，比如如何找到一种独特优势来维持领先？是通过分发渠道、数据，还是某种工作流模式？
Sam Altman：在抽象层面上回答这个问题总是觉得很难，因为最好的独特优势，本质上是独特的——你必须为自己摸索出来。OpenAI 花了很多功夫才找到我们的优势。一般来说，这个问题没有通用答案。
最好的答案，是你找到只适合你正在做的事情、你的产品、技术，以及你在市场上的位置和时机的那种优势。这通常也是创办新事物时创造价值的重要部分。
我能说的一个通用经验是——你边做边摸索。有一句我一直很喜欢的商业名言："让战术成为战略。"你可以从做那些有效的事情开始，而令人惊讶的是，在这个过程中，常常会自然出现可以发展成战略的东西。
如果你当年问我，我们启动 ChatGPT 时，哪些会成为持久优势，我会说完全不知道。我可能有一些猜测，但不会自信。后来证明最令人兴奋的一个例子是——记忆（memory），它成为我们的重要竞争优势，也是用户持续使用 ChatGPT 的原因。那时我们完全没考虑到这一点。你开始构建功能，然后有时候就会自然浮现出"哦，这可能成为我们一个非常持久的优势"。
GPT-6：为产品打造模型
Q：在 GPT-6 上，你觉得应该建立哪些优势？或者说，在构建一个产品时应该思考什么？
Sam Altman：这其实就是你必须自己去摸索的部分。我很乐意找机会一起头脑风暴，这会很有趣。但说实话，OpenAI 占据了我几乎所有的思考空间，我没机会去认真考虑如何创办新公司，这有点遗憾。AI 改变了世界的很多事情，但促成公司优势的基本因素不会因此改变。比如网络效应、品牌与营销优势、用户数据，以及市场效应。如果你列一个清单，看近几年什么方式行得通，现在看大致相同，但可能会有新的战术去建立这些优势。
Rowan Cheung：最近你们推出了 GDPval 基准，用来衡量 AI 模型在主要知识工作岗位中实际经济任务的表现。令我惊讶的是，GPT-5 排在第二，仅次于 Claude 的 Opus 模型。这你们还能把结果发布出来，非常厉害，你们对结果怎么看？
Sam Altman：首先，如果我们不愿意发布模型排名第二的结果，那就太糟了。总会有些事情我们做得最好，也会有些做得不如别人。而建立持续进步的文化方式就是——愉快而直接地承认，在某些基准或评测上，别人比你做得更好。我认为 Claude 团队在理解企业用例和漂亮地呈现输出上做得非常出色，所以我一点也不意外，反而受到激励想做得更好。
Rowan Cheung：这个基准会影响你们构建 GPT-6 的方式吗？
Sam Altman：会影响我们部分后训练（post-training）的方式，但我认为 GPT-6 的整体策略不会改变。
AGI：无需夸大，也不必低估
Q：你对 AGI（通用人工智能）的定义是——当它在大多数经济价值最高的工作上超越人类时。那在 GDPval 评分上，什么时候你会说我们已经达到了 AGI？
Sam Altman：我一直在思考这个问题。首先，像很多人一样，我对 AGI 有多个定义。越接近它，这个概念就越模糊。但我最关心的一点，也是让我惊喜的是，我们终于到了一个开始发生的时刻——那就是当 AI 能够进行新颖发现，能够扩展人类知识总量的时候。这些成就目前都很小，我不想夸大。
但你现在可以在 Twitter 上看到很多例子，各个学科的科学家们说，AI 做出了一个小发现、提出了新方法、或者解决了某个问题。再强调一下，我既不想夸大，也不想低估。这才是真正重要的事情。而我们正处在这一切的开端，并且乐观地认为未来几个月、几年我们能大力推动，这是件大事。这可能是我最关心的" AGI "指标。
Rowan Cheung：有没有特别让你兴奋的科学突破，想让 AI 去解决或发现的？
Sam Altman：当然，治愈疾病，发现新的物理规律，那会很棒。但即便是现在发生的小事，比如数学方面的进展，也让我觉得很重要。当 GPT-4 推出时，我就有这种感觉。我知道关于图灵测试存在很多争议，但大众对图灵测试的认知，曾经觉得它遥不可及，结果一旦 AI 通过了，人类社会基本没有更新认知。大家兴奋两周后，就开始抱怨为什么 AI 不够快，或者这不管用，让它更好。这也体现了人类的伟大——那项" AI 永远的测试"就这么过去了，而我们都适应了。我感觉现在也会发生类似的事情——我们会逐渐习惯 AI 做科学发现。
Rowan Cheung：最近斯坦福做了一项" workslop "研究。这个词用来描述一种低回报的 AI 输出——表面看起来很完美，但实际上会因为返工增加额外工作量。
研究调查了 1000 多名办公室职员，结果显示有 41% 的人过去一个月里曾遇到同事产生的 workslop，也就是同事使用 AI 生成的内容需要自己额外花时间去修改或清理。平均每次清理耗时 1 小时 56 分钟，每位员工每月因此损失约 186 美元。
如果 AI 能像在场许多人一样将某些人的工作效率提高 10 倍，那么就需要系统的教育和培训，让大家明白什么时候该用 AI，什么时候不该用。
Sam Altman：首先，很多人类自己也会产生类似 workslop 的东西，这不是 AI 独有的现象。比如，有些邮件只会增加额外工作，或者会议本身也可能拖慢效率。所以不必期待 AI 会不同。经济会自我调整，利用工具提高效率的人和公司，会比那些用工具拖慢组织的人，更能影响未来。当然，像使用任何新工具一样，会有学习曲线，但我认为速度会很快。
Rowan Cheung：OpenAI 有没有做教育或培训，帮助人们更好地建立、学习这些 AI 的使用？
Sam Altman：有的。人们总会用工具去做自己想做的事。我学到的一点是，你可以制作很棒的教育内容和培训，但人们会去尝试各种奇怪玩法，比如让 AI 鹦鹉学舌什么的。不过我们确实尝试创造很多内容，帮助大家在工作流中使用 AI。在 Codex 的一些场景中，采用速度非常快，整个公司的集成和高效使用只需几天或几周。
恶搞 CEO 和 AGI
Q：Sora 上全是恶搞你的视频，你害怕吗？
Sam Altman：其实没想象中奇怪。看一个有点，但看上百个就还行。
当时团队有人问我，可不可以让我的 cameo 功能开放？这是新技术，我觉得如果我都不尝试，那就是我的失误，所以我就决定做了。后面坐飞机的时候，我想会不会看起来很怪，结果刚上线时确实有点，但很快就适应了——显然这是一个充满生成视频的应用，这些内容很有趣。
Rowan Cheung：我唯一担心的是去水印的问题。今早有几家公司推出了 Sora 水印去除工具。如果别人可能去掉水印然后在社交媒体上发布，会影响我的个人品牌吗？这是个什么样的机制？
Sam Altman：首先，我们发布这类技术的原因之一，是因为我们看到它终将普及。未来几个月或几年，会有优秀的开源模型，任何人都能用公开的视频生成你的影像。社会最终会适应。我们发现，一种方式是提前发布并设定护栏，让社会和技术有时间共同进化。
这种方法有效。文本相对简单，视频会更难，因为视频冲击力更强，但我相信我们会学会适应。很快大家会意识到，网络上会有大量无水印、开源模型生成的假视频，这不可避免。提前让社会适应这一点，可能有价值。
Rowan Cheung：Sora 的目标是生成几乎无法分辨的 AI 视频？
Sam Altman：目标是 AGI。我认为高质量的视频对实现 AGI 很重要，原因有很多，比如空间推理、我们可以从世界模型中学到的东西。希望有一天，机器人领域的真正进展也会非常重要。但我觉得优秀的视频是件好事——我不希望未来的唯一交互界面只是文字。我非常期待未来能有实时视频流的交互体验，它会不断生成全新的用户体验。这会很棒。但最重要的是，我认为这是通向真正 AGI 的一条非常有价值的路径。
Rowan Cheung：周五，你发布了一篇博客，说可能会探索对允许在 Cameo 中使用自己面孔的人进行收入分成。能分享一些细节吗？这个怎么运作？
Sam Altman：是的，很多时候，当你发布一个新产品时，会发现人们使用的方式与你预期的不同。我们原本认为会有少量创作者制作非常酷、非常复杂的视频并分享出去，然后有大量观众观看。确实有这种情况。但实际上，大量用户只是给三五好友制作视频，在群聊里分享，而不是在社媒里。我不确定这种使用方式能否持续，但如果持续，它会大幅影响计算资源需求与用户互动的比例。
未来可能会让人们为生成视频付费。比如你每天生成 100 个视频发给朋友，或者你想生成包含某位名人的视频（并且他们也同意），也许可以对生成付费分成。我们需要实验看看如何操作。
不过，我不喜欢对一个六天前刚上线的产品下定论，这一切可能只是新鲜感，也可能不会形成长期使用场景。但至少到目前为止，它的使用量很大。
Rowan Cheung：你考虑过在 Sora App 中放广告吗？
Sam Altman：还没有，但这方面有趣的可能性也很大。当然，也可能有可怕的做法。与 ChatGPT 不同，我们可以用订阅模式获得收入；但如果 Sora 用户主要是在信息流中浏览内容，那么广告可能是更自然的模式。
如果主要是私信，那又是另一种模式。我乐观地认为，也许到今年年底，或者更现实地说，到明年第一季度末，我们能理解产品的最终形态，并据此设计商业模式。我认为按生成次数收费是合理的，也值得尝试。其他商业模式则取决于产品如何发展。
AI 能消灭的工作就不是工作
Q：智能时代，十亿知识工作岗位可能会首先被影响，然后才会创造新工作。你怎么看？
（注：如果 50 年前告诉农民，互联网会创造十亿个新工作岗位，他们可能不会相信。同样的，现在很多人认为 AI 会创造很多新工作岗位。）
Sam Altman：我觉得农民不仅不会相信会发生这样的事情，他们可能会看你做的工作（互联网媒体），觉得那不是真正的工作。
种地是在提供人们真正需要的东西，养活他们，这才是真正的工作。而我们这些人，生活条件优越，食物丰富，财富充足，我们做的很多事情像是在打发时间的游戏，需要感到重要，但可能不算"真正工作"。
对我们而言，这些工作感觉很真实。我很感激能做一些既令人满足又重要的事情。未来的工作可能会非常不同，可能比现在我们认为的工作形式更轻松。但我相信人类的内在驱动力仍然存在，我们会找到很多事情去做。
Rowan Cheung：希望我们还能探索太空。你觉得 AGI 出现后，人类会重点关注什么？
Sam Altman：我希望一切都能向各个方向发展，去做所有事情。太空对我来说很酷，但你或其他人可能有自己觉得有趣的方向。我希望一切皆有可能。
Rowan Cheung：如果明天可以制定一条全球政策，你会定什么？
Sam Altman：很难只选一条。但我一直在思考 AI 监管的问题——是否合理，是否会让大公司占优势。我认为，当模型非常强大时，应该有全球性的框架来降低灾难性风险，尤其是针对最前沿的安全问题。如果有一条全球政策能做到这一点，那将非常好。
ChatGPT 会成为美国版微信吗？
Q：在中国，微信几乎是一个"万能 App "，购物、社交、聊天都能做。现在 ChatGPT 也有购物、网页搜索、Sora 等功能，你们是不是想打造一个美国版微信？
Sam Altman：不，有很多原因让我认为这种方式在美国市场行不通。我们想做的是一个真正优秀的 AI 超级助手。
Rowan Cheung：为什么要把功能单独推出？比如 Sora 是独立 App，为什么不直接放进 ChatGPT？
Sam Altman：ChatGPT 对很多人来说是最个人化的账号，把社交体验放进去会显得奇怪。可以想象做消息功能，因为人们会分享和协作。但人们对 ChatGPT 的认知和娱乐 App 的认知差别很大，可能会产生不协调。当然，很多功能我们还是放进了 ChatGPT。
Rowan Cheung：你觉得最重要、最有用的代理（agents）是什么？最让你兴奋的是什么？
Sam Altman：可以看看 Codex 的发展，并思考在其他行业的应用。比如法律、财务建模等，是否可以有类似 Codex 的体验。已经有优秀的初创公司在做这些事情。随着技术成熟，如果这些工具在各自行业中能达到 Codex 在编码领域的水平，那将是我最兴奋的方向。我能想象一个世界：你只用与一堆代理对话，就能启动一家初创公司。我认为 Agent Builder 或 agent kits 还不够好，但可以看到从这里到那里的路径。
奥特曼：语音不是交互的最终形式
Q：之前你在主题演讲里提到过语音可能是 AI 或 agent 的最终形式，能详细说说吗？
Sam Altman：我不认为语音是交互的最终形式。有很多时候，语音并不是合适的交互方式。
比如你在公共交通站，边走边讲话，这会很烦人。但很多时候，语音是非常自然的交互方式。语言本身就是这样，但有时候是语音，有时候是打字，这里其实还没有盖棺定论。
我们都习惯了智能音箱这一类产品，虽然经常被拿来开玩笑，但很多人真的在使用并喜欢它们。而智能音箱其实还不够好，不是因为概念错，而是当时 AI 不够强大，周边基础设施也不够完善。想象一下，如果你只需对设备说话，它就能准确完成你想要的操作，然后几乎不打扰你——那种体验，就像是我理想中想要使用的计算机。
Rowan Cheung：你们会做语音交互吗？
Sam Altman：这需要一段时间。我们需要耐心去打造一种全新的设备，在大规模上实现超高质量。这是完全不同的电脑使用方式，我们需要创造性的空间去探索。
我们确实有一些很让人兴奋的想法，但目前还不能透露，也不会在短期内透露。不过我们会努力做出一种非常值得等待的产品。
参考链接：
[ 1 ] https://www.youtube.com/watch?v=zwnVUiwObl8
[ 2 ] https://futurism.com/artificial-intelligence/sam-altman-real-work-ai [ 3 ] https://x.com/rowancheung
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